Escuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones

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https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/9020

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Browsing Escuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones by Subject "3D Full Waveform Inversion"

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    Estrategia computacional de implementacion de la inversion de onda completa 3d para datos reales usando un cluster de gpus
    (Universidad Industrial de Santander, 2019) Noriega Zambrano, Reynaldo Fabian; Abreo Carrillo, Sergio Alberto; Ramírez Silva, Ana Beatriz
    La inversión de onda completa (FWI, por sus siglas en inglés) es un proceso iterativo que estima características del subsuelo (velocidad o densidad) mediante la minimización de la diferencia entre los datos adquiridos en la exploración y los datos modelados con la ecuación de onda. Sin embargo, para lograr esta imagen del subsuelo se tienen limitaciones computacionales en términos de alto consumo de memoria (terabytes de información) y tiempo de ejecución (semanas o meses de duración). En el presente proyecto de investigación se busca definir una estrategia de implementación que ayude a lidiar con el costo computacional de la técnica de inversión en el dominio 3D cuando se quieren procesar datos que se consideran de dimensiones masivas (modelos de velocidad y densidad desde 500 x 500 x 140 puntos). La estrategia hace uso de APIs como MPI y OpenMP y la arquitectura CUDA sobre un clúster de cómputo heterogéneo. Los resultados muestran que es posible aprovechar el gran acceso a memoria del que dispone la CPU mientras se reduce el tiempo de ejecución de las etapas de mayor complejidad computacional, propagación y retro propagación, usando la GPU. Adicionalmente, se encontró que estas etapas de propagación son de naturaleza de algoritmos limitados por memoria (memory bound) y que uso de ancho de banda de la memoria de GPU es una métrica de rendimiento importante. Finalmente, con la estrategia desarrollada se logró procesar alrededor de ocho veces la cantidad de elementos que se logró en un trabajo de investigación previo en el mismo tiempo de ejecución.